Dünyada Yapılan Çalışmalar

Palmer (1965) tarafından geliştirilen Palmer Kuraklık Şiddeti Đndeksi (PKŞĐ) ilk kapsamlı kuraklık indeksidir. Daha önceki kuraklık indeksleri genellikle kuraklığı tanımsal olarak ortaya koymakta iken PKŞĐ; yağış, sıcaklık ve toprak nemi parametrelerini içeren su dengesi modeli kurmuştur. PKŞĐ, 1960-1990 yılları arasında yaygın bir şekilde kullanılmıştır. Daha sonra birçok kuraklık indeksi geliştirilmiştir.

Wilhite (1996) herhangi bir ülke, bölge veya şehirde uygulanmak üzere 10 adımdan oluşan kuraklığa hazırlanma eylem planı metodolojisi geliştirmiştir. Bölgenin ihtiyaçlarına göre bu 10 adımın düzenlenebileceği veya ekleme, çıkarmaların yapılabileceği belirtilmiştir. Bu çalışma ile ulusal veya bölgesel bir kuraklığa hazırlık eylem planı oluşturulmak istendiğinde adım adım nelerin yapılabileceği sıralanmıştır.

Heim (2002) PKŞĐ dahil olmak üzere geçtiğimiz yüzyılda ABD’de yaygın olarak kullanılan birçok kuraklık indeksini inceleyerek bunların ABD genelinde kullanılabilecek ulusal bir kuraklık indeksi olup olamayacağını değerlendirmiştir. Farklı kuraklık indekslerinin avantaj ve dezavantajlarını ortaya koymuştur.

Keyantash ve Dracup (2002), meteorolojik, tarımsal ve hidrolojik kuraklık çalışmalarında kullanılan 14 iyi bilinen kuraklık indeksini incelemiştir. Kuraklık indekslerinin değerlendirilmesi amacıyla doğruluk, izlenebilirlik, şeffaflık, sofistikelik ve gelişmişlik, çok yönlü uygulanabilirlik ve boyutluluk kriterlerinden oluşan bir

ağırlıklı kriter sistemi kurmuştur. Barua ve ark. (2011) bu değerlendirme kriter sistemini boyutluluk parametresini kullanmadan Avustralya’da kuraklıktan muzdarip bir havzaya uygulayarak, 4 farklı kuraklık indeksinin geçmişteki kuraklıkları ne ölçüde modelleyebildiğini araştırmıştır.

Ntale ve Gan (2003) benzer bir çalışmada, 8 değerlendirme kriteri tanımlamıştır. Bunlar, (1) kuraklık indeksinin istatistiki özellikleri ve değişkenliği, (2) geçmişteki büyük bir kuraklığı detaylı analiz edebilmesi, (3) sınırsız indeks değerlerinin olması, (4) kuraklık indeksinin yerel iklime adaptasyonu, (5) konumsal olarak değişmezliği, (6) esnek zaman adımlarının olması, (7) veri gereksiniminin az olması ve bulunabilirliği, son olarak (8) yorumlanabilirliği olarak sıralanabilir. Görüldüğü gibi bu kriterler Keyantash ve Dracup (2002) kriterlerine bazı benzerlikler göstermektedir. Bu değerlendirme kriterlerine göre, kuraklıkları belirlemede SYĐ en iyi indeks olarak bulunmuştur. Özellikle SYĐ’nin, az veriye olan ihtiyacı, birçok zaman adımı için hesap yapabilme kabiliyeti ve yorumlanabilir olması özellikleri öne çıkmıştır. Benzer şekilde Keyantash ve Dracup (2002) da SYĐ’yi kuraklık şiddetini belirlemede çok değerli bir tahmin aracı olarak bulmuşlardır. Bu bağlamda iyi bir kuraklık indeksi (Keyantash ve Dracup, 2002; Ntale ve Gan, 2003; Barua ve ark., 2011) doğru (duyarlı ve stabil), izlenebilir (daha az hesaplamaya ve veriye ihtiyaç duyan), şeffaf (profesyonellerce olduğu kadar genel hedef kitle tarafından da anlaşılabilir), sofistike ve gelişmiş (kavramsal açıdan kapsamlı bir yaklaşıma sahip), çok yönlü (ileri aşama çalışma veya senaryolara uygulanabilir) olmalıdır.

Ntale ve Gan (2003) Doğu Afrika’daki kuraklıkların şiddetini, başlangıcını, zamanla evrimini ve bitişini belirleyecek en uygun kuraklık indeksini bulmak için PKŞĐ, SYĐ ve BMDI (Bhalme-Mooley Drought Index)’ın özelliklerini modifiye etmiştir. Modifiye edilen SYĐ’nin normal SYĐ’den daha doğru sonuçlar verdiği belirtilerek Doğu Afrika’daki kuraklıkların izlenmesinde SYĐ’nin kullanılmasının daha uygun olduğu bildirilmiştir.

Paulo ve Pereira (2006) kuraklığın tehlikesini ve afet boyutunu anlamaya yönelik bir çerçeve oluşturarak, kuraklık olgusunu diğer su kıtlığı anlamına gelecek kavramsal durumlardan ayırt etmiştir. Kuraklığı karakterize etmek için gidiş analizi, SYĐ ve PKŞĐ yöntemlerini Portekiz’in Alentejo bölgesindeki yerel ve bölgesel kuraklıklara uygulamış ve kuraklık indekslerini karşılaştırmışlardır.

Morid ve ark., (2006) Đran’ın Tahran ilinde kuraklığı izlemek için 7 farklı kuraklık indeksini karşılaştırmışlardır. Bu indeksler şunlardır; NYY, YK, Z-Skoru, SYĐ,

ÇZĐ, Modifiye Çin Z Đndeksi (MÇZĐ) ve EKĐ. Bunların hepsi yağış esaslı hesaplamalar yapan, kurak ve nemli döngüleri niceliksel olarak ölçebilen indekslerdir. Yapılan çalışmada 6 istasyondan alınan 32 yıllık veri kullanılmıştır. EKĐ hariç diğer kuraklık indeksleri için 1 aylık zaman adımı kullanılmıştır. Karşılaştırmalı bu çalışma sonucunda, kuraklığın başlangıcının belirlemesinde SYĐ ve EKĐ diğer kuraklık indekslerine göre daha başarılı bulunmuştur. EKĐ’nin kuraklık başlangıcına daha duyarlı tepki verdiği belirtilmesiyle birlikte bu iki indeksin de Tahran kuraklık izleme sisteminde kullanılması tavsiye edilmiştir.

Aylık yağış verilerini kullanarak meteorolojik kuraklık indekslerini otomatik olarak hesaplayan, görsel olarak sunan ve analiz eden SPATSIM adında bir paket program geliştirilmiştir (Smakhtin ve Hughes, 2007). Bu program yağışın uzun yıllar ortalamasından ve medyanından sapma ile YK, EKĐ, SYĐ gibi 5 farklı kuraklık indeksini hesaplayarak meteorolojik kuraklığın niceliksel değerlendirmesini yapmaktadır. Pandey ve ark., (2008) bu programı kullanarak Hindistan’ın Orissa bölgesindeki tarihi kuraklıkların şiddetlerini incelemişler ve EKĐ’nin diğer indekslerden daha iyi olduğunu tespit etmişlerdir.

Patel ve ark., (2007) SYĐ’nin 3-aylık zaman adımını kullanarak Hindistan’ın kurak ve yarı kurak Gujarat bölgesindeki 160 istasyondan elde edilen 23 yıllık aylık yağış verisi ile kuraklığın tahıl üretimi üzerine etkisini incelemiştir. Konumsal ve zamansal meteorolojik kuraklık riskini belirlemek üzere kuraklık indeksinin yararlılığı değerlendirilmiştir.

Mpelasoka ve ark. (2008) su kaynakları yönetimi ile ilgili yapılan çalışmada, biri yağış kuyrukları tabanlı diğeri toprak nemi kuyrukları tabanlı iki kuraklık indeksini kullanmışlardır. Đklim değişikliği senaryoları altında 2030 ve 2070 yıllarına kadar Avustralya’da oluşabilecek kuraklıklar analiz edilmiştir. Her iki indeks de Avustralya’nın batısı hariç, küresel ısınma ile bağlantılı olarak yaşanacak kuraklıkların frekansında artış tespit etmiştir. Dubrovsky ve ark. (2009) referans bir veri seti ile kalibre ettikleri ve sonrasında yaptıkları uygulama ile rölatif SYĐ ve PKŞĐ’yi tanıtmışlardır. Referans kabul edilen veri seti; başka bir istasyona ait olup istasyonlar arası karşılaştırma yapmak üzere veya farklı zaman periyodundan olup iklim değişikliğinin etkilerini değerlendirmek üzere iki şekilde temin edilebilir. Çalışmanın ilk bölümünde SYĐ ve PKŞĐ’nin orijinal versiyonu ile rölatif versiyonu arasındaki ilişki aranmış; ikinci bölümünde ise rölatif kuraklık indeksleri ile Çek Cumhuriyetindeki 45 istasyonun hali hazırdaki (1961-2000) durumu ile geleceğe (2060-2099) ait kuraklık

durumları değerlendirilmiştir. Đklim değişikliği etkilerinin incelenmesi için geleceğe dair veri seti Küresel Đklim Modelleri (GCM) içerisindeki 5 ayrı senaryoya göre oluşturulmuştur. Bu çalışma, iklim değişikliği ile gelecekte oluşacak kuraklıkların potansiyel etkilerini belirlemede PKŞĐ’nin daha uygun olacağını belirtmektedir.

Đklim değişikliği senaryoları ile yapılan başka bir çalışmada (Kim ve Byun, 2009) Asya kıtası için daha farklı sonuçlar ortaya konulmuştur. Bu çalışmada SRES A1B senaryosu için günlük yağış verileri kullanılarak 15 eşleştirilmiş iklim modeli ile EKĐ hesap edilmiştir. Model sonuçlarına göre 21.yüzyıl sonuna kadar neredeyse tüm Asya kıtasında yağış ortalama ve standart sapmalarının artacağı öngörülmektedir. Özellikle yüksek enlemlerde artışın daha da fazla olacağı tahmin edilmektedir. Böylelikle gelecekte Asya’da daha az sıklıkta, daha zayıf ve daha kısa süreli kuraklıkların olacağı düşünülmektedir. Bu çalışmada bu sonuçlardan farklı durumda olan iki özel bölge tespit edilmiştir. Bunlardan birincisi Asya Muson Bölgesi (Güney Asya ve Doğu Asya), ikincisi Batı Asya’nın kuzey tarafı yani Suriye dolayları olarak bildirilmiştir. Yapılan bu kapsamlı çalışmanın bizi yakından ilgilendiren kısmı ülkemizin büyük bir bölümünün yer aldığı Suriye ve dolayları olarak tarif edilen bölgede, Asya kıtasının diğer büyük kısmının tersine kuraklık sürelerinin ve şiddetlerinin artacağı, bununla birlikte özellikle yaz aylarında çok şiddetli kuraklık olaylarındaki trendin de artacağı bildirilmiştir.

1807-2006 yılları arası 200 yıllık veriler kullanılarak Seul için yapılan kapsamlı çalışmada (Kim ve ark., 2009) dikkat çekici sonuçlar elde edilmiştir. Hesap edilen EKĐ ile SYĐ’nin 1, 3, 6, 9, 12 ve 24 ay gibi farklı zaman adımlarının karşılaştırma sonuçları verilerek, hem kısa hem de uzun süreli kuraklıkların değerlendirilmesinde EKĐ’nin SYĐ’den daha verimli olduğu belirtilmiştir.

Kuraklık tahmini yapmak için Fathabadi ve ark. (2009) Đran’ın kuzeybatısındaki 5 istasyona ait 1965-2003 yılları arası yağış verilerini kullanarak SYĐ’nin 3, 6, 9 ve 12 aylık zaman adımlarını hesap etmişlerdir. Zaman serileri modeli, yapay sinir ağları (YSA) ve K-En yakın komşu (K-Nearest Neighbor, KNN) yöntemi ile de sentetik SYĐ zaman serileri türetmişlerdir. Zaman serileri yöntemi ile elde edilen SYĐ modelleme ve tahmin sonuçlarının YSA ve KNN yöntemine göre daha üstün olduğu, ayrıca 9 ve 12 aylık zaman adımlarının 3 ve 6 aylık zaman adımlarına göre daha iyi tahmin edildiği belirtilmiştir.

Chen ve ark. (2009) yaptığı çalışmada Tayvan’daki 22 istasyona ait 100 yıllık yağış verisini kullanarak SYĐ’nin 3 aylık zaman adımını hesap etmişlerdir. Bu

hesaplamalar ile tarihte gerçekleşen farklı şiddetlerdeki kuraklıkları ve trendini incelemeyi hedeflemişlerdir. Bu çalışmanın sonucunda, Kuzeybatı Tayvan’da 1960’dan bu yana kuraklık olaylarında bir azalmanın olduğu, bunun yanında Orta ve Güney Tayvan’daki kuraklık olaylarında ise artmanın olduğu bildirilmiştir.

Akhtari ve ark. (2009) SYĐ ve EKĐ’nin konumsal analizini daha iyi yapabilmek için birkaç alansal enterpolasyon yöntemini değerlendirmişlerdir. Tahran vilayetindeki 43 istasyondan alınan veri kullanılarak hesap edilen EKĐ ve 1 ay zaman adımlı SYĐ ile yapılan çalışmada kuraklığın konumsal analizinde en doğru yöntemin kriging yöntemi olduğu belirtilmiştir.

Santos ve ark. (2011) Portekiz’deki 1910-2004 yılları arası kuraklık olaylarının bölgesel frekans analizini yaptıkları çalışmada, 144 istasyondan alınan aylık yağış verisini kullanmışlardır. Kuraklık olaylarını karakterize etmek için SYĐ’nin 1, 3, 6 ve 12 aylık zaman adımları kullanılmıştır. SYĐ’nin bu zaman adımları ile elde edilen kuraklık genlikleri iki farklı yaklaşım kullanılarak bölgesel frekans analizi yapılmıştır. Analiz sonucuna göre kuraklık sürelerinin genel karakterinin ülke genelinde üniform olduğu belirlenmiştir.

Tabari ve ark. (2012) yaptığı çalışmada Đran’ın doğusundaki 10 istasyona ait 1966-2005 yılları arasındaki yağış ve kuraklık şiddetlerini analiz etmişlerdir. Kuraklık şiddetini belirlemek için SYĐ’nin 12 aylık zaman adımı kullanılmıştır. Ayrıca yağış ve kuraklık zaman serilerine Kendall ve Spearman testleri ile trend analizi yapılmıştır. Đncelenen bölgenin güney kısımlarında kuraklıkların arttığı tespit edilmiştir. Ayrıca, bir istasyon hariç tüm istasyonlar için SYĐ değerlerinin azaldığı belirlenmiştir.

Zhang ve ark. (2012) benzer bir çalışmada SYĐ’nin 3 aylık zaman adımını kullanarak Çin’in kurak-yarı kurak Xinjiang bölgesindeki 53 istasyon için 1957-2009 yılları arası kuraklıkların konumsal ve zamansal analizini yapmışlardır. Ayrıca Mann- Kendall trend analizi yaparak SYĐ değerlerindeki trendler araştırılmıştır. Çalışma sonucuna göre şiddetli ve çok şiddetli kuraklıkların genellikle bölgenin kuzeyinde gerçekleştiği tespit edilmiştir. Bunun yanında aynı bölgede kış aylarındaki kuraklıkların azaldığı belirlenmiştir.

Kuraklık indekslerin zayıf veya diğer indekslerden üstün oldukları tarafları vardır. Yapılan çalışmalarda (Heim, 2002; White ve Walcott, 2009; Mishra ve Singh, 2011) bazı indekslerin avantaj ve kısıtlamaları bildirilmiştir. Birçok çalışma (Guttman, 1998; Wu ve ark., 2001; Morid ve ark., 2006; Paulo ve Pereira, 2006; Smakhtin ve Hughes, 2007; Pandey ve ark., 2008) göstermiştir ki; kuraklık çalışmaları için birden

fazla kuraklık indeksinin kullanılmasının yararları vardır. Farklı kuraklık indekslerinin karşılaştırılması ve birlikte kullanılması: (1) kuraklığın karakterinin belirlenmesinde, (2) kuraklık indeksinin duyarlılığının ve doğruluğunun tespitinde, (3) aralarındaki korelasyonun incelenmesinde, ve (4) belirli bir amaç doğrultusunda birbirleriyle ne kadar uyum gösterdiklerinin araştırılmasında fayda sağlayabilir.